AI Agent 架构图解：大模型、记忆、RAG 与工具调用的协同机制
摘要：该图展示了AI Agent的典型架构，通过Agent中枢协调用户请求处理流程。系统整合任务理解、上下文管理、知识检索（RAG）、记忆存取及工具调用（MCP）等功能，将多源信息组装为大模型输入，完成推理后返回结果。相比单纯问答模式，该架构显著提升了AI的可执行性、上下文连贯性和系统扩展能力。图示清晰呈现了从请求输入到结果输出的完整处理链路。
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这张图描述了一个典型 AI Agent 的运行架构。用户请求进入系统后，由 Agent 作为调度中枢，负责理解任务、管理上下文，并按需访问知识库（RAG）、读写短期/长期记忆，以及调用 Skill 或通过 MCP 接入外部工具。随后，Agent 将用户指令、检索结果、记忆信息和工具输出统一组装为模型输入，交由大语言模型完成推理，再将生成结果或后续动作返回用户。相比单纯依赖模型问答，这种架构让 AI 具备更强的可执行性、上下文连续性与系统扩展能力。
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